6月20—22日，2018上海国际电影论坛暨展览会（CinemaS 2018）在上海世博展览馆举行，NEC携带当下业内最完善的无机房放映解决方案、双机双色巨幕放映解决方案、小2K高亮双色激光放映机亮相展会。

近日，由点亮智库、中信联联合有关单位，共同发布了《数字化转型百问(第一辑)》成果。用友参与书籍撰写，YonBIP制造云设备后服务解决方案收录其中

目前，由沈抚改革创新示范区与华为（辽宁）人工智能创新中心、上海交通大学三方合作，共同主办的沈抚示范区·“华为云杯”2021全国AI大赛正在火热招募中！2021第三届华为云人工智能大赛 · 无人车挑战杯也将进入复赛阶段！

AI编程助手初创公司面临严峻挑战。Windsurf等公司因依赖昂贵的大语言模型，导致毛利率严重为负，运营成本超过收费。激烈的市场竞争加剧了这一问题，包括Cursor和GitHub Copilot等竞争对手。改善利润率的直接方法是自建模型，但成本高昂且风险巨大。许多公司寄希望于LLM成本未来会下降，但最新模型费用实际在上涨。这种困境可能影响整个AI编程工具行业。

AI 正在改变教育领域。本文探讨了 AI 如何改变教学和学习方式,包括使用 AI 克隆教师、用对话代替测验、个性化反馈等创新方法。作者强调,AI 是一种工具,关键在于如何有效使用它来扩大教育影响力,培养学生的批判性思维能力。未来的教育将更注重推理、理解和创新思维,而不是简单的记忆。

杜克大学与Zoom合作研究揭示，即使最先进的AI模型在复杂多步骤任务中成功率也不足60%。研究团队通过LiveMCP-101测试平台的101个真实任务，发现AI智能体存在七种主要失误模式，其中语义错误最为普遍。该研究采用创新的实时对比评估方法，为改进AI系统指明了方向。

MMaDA是由普林斯顿大学和北京大学研究团队开发的革命性多模态AI模型，它通过统一的扩散架构、混合长思考链训练和创新的UniGRPO强化学习算法，成功实现了文本推理、多模态理解和图像生成三大核心能力的高效整合。实验表明，这个8B参数的模型在多项任务上超越了专业单模态模型，展现了真正的多模态AI潜力，为未来通用人工智能发展提供了新方向。

Kellanova（前 Kellogg Company）通过不断更新技术和以人为本的策略，以协作和数据赋能推动业务变革。公司已部署 GenAI 与 Microsoft Copilot，打造数字化、个性化体验，并强化跨部门协作，以诚信、责任和勇气驱动决策与创新。

人工智能的兴起正重塑数字化转型的内涵。2025年,CIO需要重点关注培养变革型领导力、提升员工AI能力、加强数据和AI治理、增强安全意识等方面。同时,应谨慎投资缺乏商业驱动的AI创新项目,避免简单的应用迁移和自动化,摒弃员工能自主跟上AI发展的期望。未来数字化转型将更注重商业价值实现、用户体验提升和组织文化变革,而非单纯的技术升级。

伦敦国王学院研究团队通过对20个AI语言模型的综合测试，发现了静态评估方法的重大缺陷：这些用于检测网络仇恨言论的AI系统在面对语言演化时表现出明显的适应性不足，静态基准测试可能严重高估了模型的实际安全性能，呼吁建立动态的时间敏感评估体系。

Mirage向我们展示了一个令人兴奋的未来——一个AI不仅能理解我们说什么，还能理解我们如何说的世界。在这个世界里，技术不再是冰冷的工具，而是能够理解和模拟人类情感表达的智能伙伴。

通过为多个用户提供的云费用优化服务后发现，大家使用公有云的方式仍然沿袭了传统数据中心/VMware虚拟化环境的资源使用方式，存在资源申请过多/超配，资源长期使用率低等情况，导致云上的费用产生了很多浪费。

在千亿模型满天飞，MOE架构正流行的当下，一个在AI领域名不见经传的企业，贝壳找房，发布了一款32B的稠密模型，AM-Thinking- V1。在包括AIME在内的多项AI基准测试中，这款中等参数模型碾压了满血版671B DeepSeek-R1，性能与阿里刚刚发布的Qwen3-235B-A22B持平。

某医院中了勒索病毒后，从2月24日下午6点到2月25日早上7点，花了13个小时才恢复业务，这还不包括24日白天进行病毒排查，制定杀毒方案和系统恢复方案所消耗的时间。

11月19日，“百信银行&百度云 AI+Bank金融科技思享会”在京举办。大会以“Open Banking——银行开放求‘生’”为主题。百度公司副总裁张东晨，百度云副总经理李硕、张志琦，谢广军，以及百信银行行长李如东、副行长兼CIO寇冠等出席现场并对此给出了自己的观点

过去一年间，AI模型迎来一波蓬勃发展。无数模型开始通过学习作品创造出新的艺术、音乐和代码。但随着工具的逐渐强大，悬而未决的法律难题可能会影响到该领域的未来。

Gensyn团队提出SAPO分布式AI训练方法，让普通设备通过分享学习经验协作训练语言模型。实验显示，采用50%本地和50%外部经验的均衡策略，小型AI模型性能提升94%。该方法避免了传统分布式训练的同步瓶颈，为AI训练民主化开辟新路径。

面向蓬勃发展的AI大潮，开发者的重要性不言而喻。而NVIDIA依托开发者计划和开发者社区，持续赋能开发者，让AI应用开发更简单。随之而来，基于NVIDIA技术的开发者持续壮大，还等什么，快快加入社区，开启你的AI开发之旅吧！

本文分析了当前AI业界的一种普遍观点:只需增加生成式AI和大语言模型的"思考时间"就能获得更好的回应。作者认为,虽然这种方法有时有效,但并非万能良药,实际上是回避了当代AI面临的更大问题。文章通过多个示例,深入探讨了增加AI处理时间的优缺点,以及可能带来的潜在风险。

宾州大学与Adobe联合推出LAMP-CAP数据集，首次实现多模态个性化图表说明生成。通过分析同一论文中的参考图表，AI能学习作者独特写作风格。实验显示，视觉信息对个性化效果贡献巨大，参考资料越相似效果越好。这项研究为学术写作助手开发奠定基础，预示着未来AI将更好地适应个人表达习惯。